×
1 Válassza az EITC/EITCA tanúsítványokat
2 Tanuljon és tegyen online vizsgákat
3 Szerezzen tanúsítványt informatikai ismereteiről

Erősítse meg IT-készségeit és kompetenciáit az európai IT-tanúsítási keretrendszerben a világ bármely pontjáról, teljesen online.

EITCA Akadémia

Az Európai IT Tanúsító Intézet digitális készségek tanúsítási szabványa, amelynek célja a digitális társadalom fejlődésének támogatása

BEJELENTKEZÉS A FIÓKBA

HOZZON LÉTRE EGY FIÓKOT FELEJTETT JELSZAVÁT?

FELEJTETT JELSZAVÁT?

AAH, várj, most már emlékszem!

HOZZON LÉTRE EGY FIÓKOT

Már rendelkezik fiókkal?
EURÓPAI INFORMÁCIÓS TECHNOLÓGIAI HITELESÍTÉSI AKADÉMIA - SZAKMAI DIGITÁLIS KÉPESSÉGEK MEGNEVEZÉSE
  • REGISZTRÁLJ
  • BEJELENTKEZÉS
  • INFO

EITCA Akadémia

EITCA Akadémia

Az Európai Információs Technológiák Tanúsító Intézete - EITCI ASBL

Tanúsítványszolgáltató

EITCI Institute ASBL

Brüsszel, Európai Unió

Az európai IT-tanúsítási (EITC) keretrendszer az informatikai professzionalizmus és a digitális társadalom támogatására

  • BIZONYÍTVÁNYOK
    • EITCA AKADÉMIAI
      • EITCA AKADÉMIAKATALÓGUS<
      • EITCA/CG SZÁMÍTÓGRAFIKA
      • EITCA/IS INFORMÁCIÓK BIZTONSÁGA
      • EITCA/BI VÁLLALKOZÁSI INFORMÁCIÓK
      • Az EITCA/KC KULCSOS KOMPETENCIÁK
      • EITCA/EG E-KORMÁNYOK
      • EITCA/WD WEBFEJLESZTÉS
      • EITCA/AI MŰVÉSZETI INTELLIGENCIA
    • EITC BIZONYÍTVÁNYOK
      • Az EITC BIZONYÍTVÁNYOK KATALÓGUSA<
      • SZÁMÍTÓGÉPGRAFIKAI BIZONYÍTVÁNYOK
      • WEB-DESIGN TANÚSÍTVÁNYOK
      • 3D-s DESIGN TANÚSÍTVÁNYOK
      • IRODAI BIZONYÍTVÁNYOK
      • BITCOIN BLOCKCHAIN ​​BIZONYÍTVÁNY
      • WORDPRESS BIZONYÍTVÁNY
      • FELSŐ PLATFORM TANÚSÍTVÁNYÚJ
    • EITC BIZONYÍTVÁNYOK
      • INTERNETES BIZONYÍTVÁNYOK
      • KRYPTOGRAFIA BIZONYÍTVÁNYOK
      • ÜZLETI IT-BIZONYÍTVÁNYOK
      • TÁVOLSÁGI BIZONYÍTVÁNYOK
      • BIZONYÍTVÁNYOK PROGRAMOZÁSA
      • DIGITÁLIS PORTRÉT BIZONYÍTVÁNY
      • WEBFEJLESZTÉSI TANÚSÍTVÁNYOK
      • MÉLY TANULÁSI BIZONYÍTVÁNYOKÚJ
    • BIZONYÍTVÁNYOK
      • EU KÖZI KÖZIGAZGATÁS
      • OKTATÓK ÉS OKTATÓK
      • IT BIZTONSÁGI SZAKMAI
      • GRAFIKAI TERVEZŐK ÉS MŰVÉSZEK
      • VÁLLALKOZÓK ÉS VEZETŐK
      • BLOCKCHAIN ​​Fejlesztők
      • WEB FEJLESZTŐK
      • FELTÉTELES TUDNIVALÓKÚJ
  • KIEMELT
  • SZUBVENCIÓ
  • HOGYAN MŰKÖDIK
  •   IT ID
  • RÓLUNK
  • KAPCSOLAT
  • RENDELÉSEK
    A jelenlegi rendelése üres.
EITCIINSTITUTE
CERTIFIED

Könnyen szabályozható (adásával és eltávolításával) a rétegek és az egyes rétegekben található csomópontok száma a mély neurális hálózat (DNN) rejtett argumentumaként megadott tömb megváltoztatásával?

by Hema Gunasekaran / Szombat, 11 November 2023 / Megjelent a Mesterséges intelligencia , EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, A gépi tanulás első lépései, Mély ideghálózatok és becslők

A gépi tanulás, különösen a mély neurális hálózatok (DNN-ek) területén az egyes rétegeken belüli rétegek és csomópontok számának szabályozása a modellarchitektúra testreszabásának alapvető szempontja. Amikor DNN-ekkel dolgozik a Google Cloud Machine Learning kontextusában, a rejtett argumentumként megadott tömb fontos szerepet játszik a hálózat szerkezetének meghatározásában.

Ahhoz, hogy megértsük, hogyan tudjuk egyszerűen szabályozni a rétegek és csomópontok számát, először nézzük meg a rejtett rétegek fogalmát a DNN-ben. A rejtett rétegek a köztes rétegek a neurális hálózat bemeneti és kimeneti rétegei között. Minden rejtett réteg bizonyos számú csomópontból áll, amelyeket neuronoknak is neveznek. Ezek a csomópontok felelősek a számítások végrehajtásáért és az információk továbbításáért a következő rétegekhez.

A Google Cloud Machine Learningben a rejtett argumentum egy tömb, amely lehetővé teszi számunkra, hogy meghatározzuk a csomópontok számát az egyes rejtett rétegekben. Ennek a tömbnek a módosításával könnyen hozzáadhatunk vagy eltávolíthatunk rétegeket, és beállíthatjuk az egyes rétegeken belüli csomópontok számát. A tömb meghatározott formátumot követ, ahol minden elem egy adott réteg csomópontjainak számát jelenti. Például, ha van egy tömbünk [10, 20, 15], az azt jelenti, hogy három rejtett rétegünk van 10, 20 és 15 csomóponttal.

A rétegek hozzáadásához vagy eltávolításához egyszerűen módosítanunk kell a rejtett tömb hosszát. Például, ha egy új rejtett réteget szeretnénk hozzáadni 30 csomóponttal, frissíthetjük a rejtett tömböt [10, 20, 30, 15] értékre. Ezzel szemben, ha el akarunk távolítani egy réteget, akkor ennek megfelelően módosíthatjuk a tömböt. Például, ha el akarjuk távolítani a második rejtett réteget, frissíthetjük a rejtett tömböt [10, 15]-re.

Fontos megjegyezni, hogy a rétegek és csomópontok számának módosítása a DNN-ben jelentős hatással lehet a modell teljesítményére és számítási követelményeire. További rétegek és csomópontok hozzáadása potenciálisan növelheti a modell azon képességét, hogy megtanuljon bonyolult mintákat, de túlillesztéshez is vezethet, ha nincs gondosan szabályos. Másrészt a rétegek és csomópontok számának csökkentése leegyszerűsítheti a modellt, de potenciálisan alulilleszkedést és csökkent teljesítményt eredményezhet.

A DNN egyes rétegeiben lévő rétegek és csomópontok számának szabályozása könnyen elérhető a Google Cloud Machine Learningben a rejtett tömb módosításával. Elemek hozzáadásával vagy eltávolításával a tömbből testreszabhatjuk a DNN architektúráját, hogy megfeleljen sajátos követelményeinknek.

További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban Mély ideghálózatok és becslők:

  • Milyen hüvelykujjszabályok vonatkoznak egy adott gépi tanulási stratégia és modell elfogadására?
  • Mely paraméterek jelzik, hogy ideje áttérni a lineáris modellről a mély tanulásra?
  • Milyen eszközök léteznek az XAI (magyarázható mesterséges intelligencia) számára?
  • Értelmezhető-e a mély tanulás egy mély neurális hálózaton (DNN) alapuló modell meghatározása és betanításaként?
  • A Google TensorFlow keretrendszere lehetővé teszi-e az absztrakció szintjének növelését a gépi tanulási modellek fejlesztése során (pl. a kódolás konfigurációra cserélésével)?
  • Helyes-e, hogy ha az adatkészlet nagy, akkor kevesebb kiértékelésre van szükség, ami azt jelenti, hogy az adathalmaz méretének növelésével csökkenthető a kiértékeléshez használt adathalmaz töredéke?
  • Hogyan lehet felismerni, hogy a modell túl van szerelve?
  • Mik azok a neurális hálózatok és a mély neurális hálózatok?
  • Miért nevezik a mély neurális hálózatokat mélynek?
  • Milyen előnyei és hátrányai vannak annak, ha több csomópontot adunk a DNN-hez?

További kérdések és válaszok a Mély neurális hálózatok és becslések részben

További kérdések és válaszok:

  • Mező: Mesterséges intelligencia
  • program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (lépjen a tanúsítási programba)
  • Lecke: A gépi tanulás első lépései (menj a kapcsolódó leckére)
  • Téma: Mély ideghálózatok és becslők (lépjen a kapcsolódó témára)
Címkék: Mesterséges intelligencia , Mély neurális hálózatok, A Google Cloud, Rejtett rétegek, Gépi tanulás, Modellarchitektúra
Főoldal » Mesterséges intelligencia /Mély ideghálózatok és becslők/EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning/A gépi tanulás első lépései » Könnyen szabályozható (adásával és eltávolításával) a rétegek és az egyes rétegekben található csomópontok száma a mély neurális hálózat (DNN) rejtett argumentumaként megadott tömb megváltoztatásával?

Tanúsító Központ

FELHASZNÁLÓI MENÜ

  • A fiókom

BIZONYÍTVÁNYKATEGÓRIA

  • EITC tanúsítás (105)
  • EITCA tanúsítás (9)

Mit keresel?

  • Bevezetés
  • Hogyan működik?
  • EITCA Akadémiák
  • EITCI DSJC támogatás
  • Teljes EITC katalógus
  • A rendelése
  • Kiemelt
  •   IT ID
  • EITCA vélemények (közepes publikáció)
  • Rólunk
  • Kapcsolat

Az EITCA Akadémia az európai IT tanúsítási keretrendszer része

Az Európai IT Tanúsítási Keretrendszert 2008-ban hozták létre, mint egy európai alapú és gyártótól független szabványt a digitális készségek és kompetenciák széles körben elérhető online tanúsítására a professzionális digitális szakterületek számos területén. Az EITC keretrendszerét a Európai IT Tanúsító Intézet (EITCI), egy non-profit tanúsító hatóság, amely támogatja az információs társadalom növekedését és áthidalja a digitális készségek terén mutatkozó szakadékot az EU-ban.

Jogosultság az EITCA Academy 80% -os EITCI DSJC támogatási támogatására

Az EITCA Akadémia díjainak 80% -a támogatott a beiratkozáskor

    EITCA Akadémia Titkárság

    Európai IT Tanúsító Intézet ASBL
    Brüsszel, Belgium, Európai Unió

    EITC/EITCA tanúsítási keretrendszer üzemeltetője
    Kormányzó európai informatikai tanúsítási szabvány
    Hozzáférés kapcsolatfelvételi űrlapot vagy hívja + 32 25887351

    Kövesse az EITCI-t az X-en
    Látogassa meg az EITCA Akadémiát a Facebookon
    Lépjen kapcsolatba az EITCA Akadémiával a LinkedIn-en
    Nézze meg az EITCI és EITCA videókat a YouTube-on

    Az Európai Unió által finanszírozott

    A Európai Regionális Fejlesztési Alap (ERFA) és a Európai Szociális Alap (ESZA) 2007 óta számos projektben, jelenleg a Európai IT Tanúsító Intézet (EITCI) óta 2008

    Információbiztonsági szabályzat | DSRRM és GDPR szabályzat | Adatvédelmi politika | Feldolgozási tevékenységek nyilvántartása | EBK szabályzat | Korrupcióellenes politika | Modern rabszolgapolitika

    Automatikus fordítás az Ön nyelvére

    Általános szerződési feltételek | Adatkezelési tájékoztató
    EITCA Akadémia
    • EITCA Akadémia a közösségi médiában
    EITCA Akadémia


    © 2008-2025  Európai IT Tanúsító Intézet
    Brüsszel, Belgium, Európai Unió

    TOP
    Csevegés az ügyfélszolgálattal
    Csevegés az ügyfélszolgálattal
    Kérdések, kétségek, problémák? Azért vagyunk itt, hogy segítsünk!
    Csevegés befejezése
    Csatlakozás ...
    Kérdése van?
    Kérdése van?
    :
    :
    :
    Küldés
    Kérdése van?
    :
    :
    Beszélgetés indítása
    A csevegés befejeződött. Köszönöm!
    Kérjük, értékelje a kapott támogatást.
    Jó Rossz